package org.raymond.iworks.study.basic.algorithm.common;

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 * 分治算法介绍
 * 1) 分治算法是一种很重要的算法.字面上的解释是"分而治之",就是把一个复杂的问题分成两个
 * 或更多的相同或相似的子问题,再把子问题分成更小的子问题...直到最后子问题可以简单的直接
 * 求解,原问题的解即子问题的解的合并.这个技巧是很多高效算法的基础,如排序算法(快速排序,
 * 归并排序),傅立叶变换(快速傅立叶变换)...
 * 2) 分治算法可以求解一些经典问题:
 * 二分搜索
 * 大整数乘法
 * 棋盘覆盖
 * 合并排序
 * 快速排序
 * 线性时间选择
 * 最接近点对问题
 * 循环赛日程表
 * 汉诺塔
 *
 * 分治算法的基本步骤
 * 分治法再每一层递归上都有三个步骤
 * 1) 分解:将原问题分解为若干个规模较小,相互独立,与原问题形式相同的子问题
 * 2) 解决:若子问题规模较小而容易被解决则直接解,否则递归地解各个子问题
 * 3) 合并:将各个子问题的解合并为原问题的解
 *
 * 分治(Divide-and-Conquer(P))算法设计模式如下:
 * if |P|<=n0
 *   then return (ADHOC(P))
 * // 将P分解为较小的子问题p1,p2,...,pk
 * for i<-1 to k
 * do yi <- Divide-and-Conquer(Pi) 递归解决Pi
 * T <- MERGE(y1,y2,...,yk) 合并子问题
 * return (T)
 *
 * 其中,|P| 表示问题P的规模: n0为一阈值,表示当问题P的规模不超过n0时,问题已容易直接
 * 解出,不必再继续分解.ADHOC(P)是该分治法中的基本子算法,用于直接解小规模的问题P.因此,
 * 当P的规模不超过n0时,直接用算法ADHOC(P)求解.算法MERGE(y1,y2,...,yk)是该分治法中
 * 的合并子算法,用于将P的子问题P1,P2,...,Pk的相应的解y1,y2,...,yk合并为P的解.
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public class DivideAndConquerDemo {
}
